Концепция сервиса космического мониторинга с/x производителей (на примере территории Ростовской области)

Проект 2017 - 2019

В настоящее время сельское хозяйство активно развивается в нашей стране. Появились многие инструменты (кредиты, субсидии), которые могут помочь фермерам. Однако, эффективность этих инструментов не до конца ясна, и может достаточно низкой. Повышать эффективность работы этих инструментов и, таким образом, повышать эффективность сельского хозяйства, является актуальной задачей настоящего времени.

Цель проекта:
Разработка концепции сервиса космического мониторинга сельскохозяйственных полей и техническая реализация его работы.
Идея создания сервиса возникла из запроса ПАО «Сбербанк» и была развита в процессе проекта.
Задачи проекта:
  • анализ мирового опыта;
  • определение целевых пользователей, и критериев необходимой конечной информации;
  • адаптация технологий обработки и интерпретации космической съемки;
  • разработка методов анализа динамики по времени и пространстве, разработка шаблонов конечного результата;
  • разработка интерфейса прототипа сервиса;
Материалы и методы проекта:
Для исходных данных брались космические снимки из двух источников: спутники Landsat 8 и Sentinel 2А. Период рассмотрения — с апреля по октябрь 2016, 2017 и 2018 годов. Cнимки со спутника Sentinel приведены к уровню обработки 2A (атмосферная коррекция снимков, пересчет значений в излучение на сенсоре), снимки Landsat получены сразу с уровнем обработки 2A.
Далее для снимков проведены: применение маски облаков, расчет вегетационных индексов (NDVI, SAVI, TDVI), выбор наилучшего, классификация полей по культурам (машинное обучение) и построение карт и графиков на основе NDVI, которые наглядно представляли информацию, которая необходима для анализа эффективности сельского хозяйства.
Принцип работы сервиса показан на участке Ростовской области площадью 461 тыс га, на котором по данным Росреестра зарегистрировано 21 тыс полей.
Результаты проекта
Определены основные потребители сервиса: банки, которые выдают кредиты фермерам, министерство сельского хозяйства, которое выдает субсидии фермерам и сами фермеры, которые хотят начать органическое сельско-хозяйственное производство.
Определены основные критерии необходимой информации для каждой из сфер:
  • Банки – наиболее успешные и кредитоспособные фермеры;
  • Минсельхоз – фермеры средней успешности, для которых субсидии могут существенно помочь развиваться;
  • Органическое сельскохозяйственное производство – участки полей низкой стоимости, на
Основными результатами работы сервиса являются:
  • Прогноз урожайности полей фермера, и соответственно его прибыли;
  • Выделение хозяйств, подходящих под критерии получения кредитов, субсидий и полей на которых возможно ведение органического сельского хозяйства.
На рисунке справа приведен график динамики биомассы всего ансамбля полей и прогноз их урожайности.
Рисунок слева. Карты рисков кредитования (а), субсидирования (б) и карта подходящих полей для ведения органического сельского хозяйства (в). Цвет показывает степень успешности планируемого меропрятия: а) – серый цвет – кредит не давать; красный – низкая вероятность возврата кредита, желтый – средняя вероятность возврата кредита, зеленый – высокая вероятность возврата кредита; б) – серый цвет – субсидию не давать; темнозеленый – высокая вероятность нехватки субсидии, зеленый – средняя вероятность нехватки субсидии, светлозеленый – успешное применение субсидии; в) серый цвет – ведение органического с/х сейчас невозможно, красный – высокая цена желтый – средняя цена, зеленый – низкая цена;
Показано, что для полей общей площадью 240 тыс. га можно предоставлять кредитование, субсидии 230 тыс. га, на 40 тыс. га возможно органическое сельское хозяйство.
Выводы:
  • Определены основные потребители сервиса, выбраны технические средства;
  • Разработаны методики и инструменты анализа сельского хозяйства;
  • Проведена классификация полей по выращиваемым культурам на основе методов машинного обучения;
  • Построены графики биомассы на основе индекса NDVI для прогнозирования урожая;
  • Сделаны карты полей, которые предоставляют наглядную информацию для бизнеса и государства
  • Результаты работы могут быть представлены в качестве методических подходов в ПАО Сбербанк или другие подобные структуры.
Руководители проекта
  • Орлов Тимофей Владимирович
Участники проекта
  • Маюкова Екатерина Владимировна
    Математический профиль
  • Медведев Петр Дмитриевич
    Инженерный профиль
  • Попов Артемий Витальевич
    Математический профиль
  • Ялочкина Мария Кирилловна
    Инженерный профиль